• 한국HCI학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.43-53
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• 2018

전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유한 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 페이스북(Facebook)의 이용행태는 사용자의 관점에서 크게 순기능과 역기능적 측면으로 구분된다. 순기능이란 사용자들이 페이스북을 통해 얻는 사회적 지지, 즐거움과 같은 긍정적인 정서로 인해 페이스북을 지속적으로 이용하는 긍정적 측면을 의미하며, 역기능이란 반대로 이용 시 느끼는 피로감, 짜증과 같은 부정적인 정서로 인해 페이스북 이용을 중단하는 부정적인 측면을 뜻한다. 본 연구는 사용자의 개별적 특성이 SNS 이용에 영향을 미친다는 기존 문헌의 결과에 따라, 페이스북 이용자의 특성(인구통계학적 특성, 페이스북 주 활동 특성, 페이스북 이용량 및 이용 빈도 특성)에 따른 페이스북 이용(순기능, 역기능)을 탐색적으로 알아보고자 하였다. 그 결과, (1) 사용자의 인구통계학적 특성 중 여성 사용자가 남성 사용자보다 더 큰 페이스북 피로감과 페이스북 중단의향을 보였으며, 40-50대 사용자가 10대 사용자보다 더 큰 페이스북 피로감을 느꼈다. 또한 (2) 주 활동 특성 중 작성자는 관찰자보다 더 높은 긍정정서와 사회적 지지를 느끼고, 페이스북 지속사용의도 또한 높았다. 마지막으로 (3) 사용자의 이용량 및 이용 빈도 특성 중 일평균 사용시간이 높은 사용자는 낮은 사용자에 비해 긍정정서를 높게 느끼고 지속사용의도 또한 높았다. 반면, 일평균 사용시간이 낮은 사용자는 높은 사용자보다 중단의향이 높은 것으로 나타났다. 사용자 특성별로 이용행태를 분석한 본 연구 결과는 성숙기에 도입한 SNS 시장에 이론적, 실무적 함의를 제공할 것이라 기대한다.

• 시큐리티연구
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• 제29호
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• pp.301-336
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• 2011

이 논문은 최근 전 세계적으로 확산되어 다양한 분야에서 폭넓게 사용되고 있는 Social Network Service(SNS)가 오히려 사이버 범죄나 산업스파이 등과 같은 각종 불법적 행위에 악용되고 있는 상황에 즈음하여, 특히 SNS가 가지는 보안상 취약성으로 인한 위험뿐만 아니라 기업의 기밀정보 핵심기술이나 개인정보 유출, 프라이버시 침해, 신원 절도(ID Theft), 타인 정보의 오 남용, 지적재산권 침해 및 관련 법적 문제, 범죄 증거 및 수사자료 활용, 아동 포르노 등 성범죄에의 악용, 온라인상에서의 집단 따돌림(On-line Bullying) 등 각종 사회 경제적 우려가 중대하고 심지어는 테러나 사회적 파장이 큰 범죄의 목표 또는 수단이 되기도 하는 등 그 잠재적 위험성이 매우 크다는 점에 주목하였다. 사실상 국내 뿐 아니라 해외에서도 SNS의 위험성이나 Policing(경찰활동)에 미칠 영향 등과 관련한 연구가 거의 전무한 형국인지라 이에 SNS에 대한 위험성의 인식과 Policing 측면에서의 적극적인 검토와 대응이 시급히 요청되고 있는 실정임을 반영하여 이 논문을 통해 SNS의 잠재적 위험성에 대한 이론적 분석과 같은 학술적인 측면뿐만 아니라 경찰활동에 미칠 수 있는 영향에 대한 실무 실용적 관점에서 접근의 필요성을 인지하여 탐색적 연구를 시도하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.155-183
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• 2015

정보기술 및 데이터 네트워크의 발전은 다양한 학술연구에서 생산되는 데이터의 양의 폭발적인 증가 및 활용 가능성을 가져왔다. 하지만 관련 정책 및 인프라 구축의 부재로 인해 연구데이터의 관리 및 공유가 체계적으로 이루어지지 않고 있다. 특히 과학 및 공학 분야와 비교할 때 인문사회 분야에서는 데이터의 체계적인 수집 및 공유를 뒷받침하는 데이터 리포지토리가 취약하다. 본 연구에서는 국내 인문사회 분야 연구데이터 및 자료의 대표적인 리포지토리인 한국연구재단의 기초학문자료센터를 중심으로 인문학 분야 연구데이터의 체계적인 수집, 활용 및 보존을 위한 프로세스 및 전략을 제시하고자 한다. 특히 데이터센터 운영자의 관점에서 효과적인 데이터 수집을 위한 과제분석과 인문학 분야의 특성을 반영한 원자료 정보 구축에 초점을 맞추고 있다. 또한 향후 국내에서 정부의 재정지원을 받아 수행된 연구에서 생산, 산출되는 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 방안으로 데이터관리계획 관련 정책의 시행, 데이터 관리, 수집 및 공유를 위한 교육 및 지원 서비스 제공을 통한 환경 구축, 데이터 전문가의 양성, 연구데이터의 인용을 통한 활용체계 구축 등을 제시하고 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.539-546
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• 2016

본 연구에서는 개통 12년을 맞는 한국고속철도(KTX, Korea Train eXpress)를 대상으로 여객수요 증가 에 대해 새로운 시각에서 검증하고 이에 바탕하여 장래 KTX의 지속가능 운영방안을 고찰하고자 한다. 지속적으로 증가되고 있는 KTX 여객수요의 영향요인으로는 노선의 확대와 녹색성장을 통한 대중교통의 인식 전환 등이 될 수 있겠으나, 현재까지 KTX 관련연구는 이러한 점을 고려하지 못한 채 주로 여객수요 예측에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 통행시간 감소로 인한 이용객의 사회적, 심리적 영향에 초점을 맞춘 요인을 고찰하였으며 이를 위해 확산이론 개념을 적용하여 여객수요 증가현상을 설명하였다. 소비자가 가지고 있는 정보가 다양한 네트워크를 통해 전파되는 현상인 확산효과는 제품선택과 구매태도에 영향을 미치는 마케팅학적 개념으로 이 영향이 KTX 이용에도 적용되어 여객수요 확산을 촉진시켰다는 가설을 설정하고 분석을 진행하였다. KTX 경부선을 대상으로 여객수요 증가에 기인하는 이용자의 사회적, 심리적 영향을 Bass의 확산모형(Diffusion Model)을 통해 분석하고 그 결과를 토대로 장래 KTX의 지속가능한 운영에 있어서 여객수요 향상을 위한 교통서비스의 마케팅적 정책추진이 가능하다는 시사점에 대해 고찰해본다.

• 기록학연구
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• 제39호
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• pp.101-138
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• 2014

본 논문은 우리 시대의 화두라 할 수 있는 SNS의 영향력과 의미를 기록학적 측면에서 살펴보고 'SNS 기록관리'의 필요성을 역설했다. 기존 연구에서 SNS는 주로 홍보를 위한 도구적 성격이 강조 되었다. 하지만 SNS 사용인구가 증가하면서 기록으로서의 SNS 영향력과 가치가 증대되고 있다. 정치적으로 SNS는 유권자와 정치인 간의 소통을 강화하는 도구이며, 경제적으로 SNS는 기업에 대한 고객의 불만을 접수하는 창구이자 마케팅 도구이다. 또한 기존 미디어에서 소외되었던 상대적 약자들의 목소리가 기록된다는 면에서 SNS 기록은 사회적 다양성 확보의 수단이자 다양성 그 자체이다. SNS는 집단 기억 형성의 장이자 집단기억 그 자체이며, 공론장의 역할을 수행할 수 있다. 빅데이터 형성의 장이자 빅데이터 그 자체로서의 SNS 또한 기록학적 의미를 지닌다. 인류 역사는 매체의 역사라 볼 수 있는 만큼 SNS 그 자체도 기록되어야 하며 SNS의 휘발성 또한 SNS를 기록으로 관리해야하는 의미를 가지고 있다고 볼 수 있다. 또한 본 논문은 SNS 기록관리를 1차적 관리와 2차적 관리로 나누어 각각 기록관리 주체와 대상, 시기, 방법, 이유 등의 원칙을 구분해 보았다. 1차적 관리는 당사자가 실시간으로 웹에서 무차별적, 시스템적으로 이뤄져야 하며, 2차적 관리는 전문가나 위원회 등에 의해 티핑포인트에서 다양한 평가와 선별을 거쳐, 사회적 문화적으로 수행돼야 한다고 제안했다. 본 논문은 SNS의 역사와 현황, 각종 사례를 분석해 그 가치와 의미를 살펴보고 있으며, 이는 앞으로 이뤄져야 할 SNS 기록관리 연구를 위한 서론 또는 총론의 성격을 지닌다고 할 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권8호
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• pp.327-342
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• 2017

본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.625-634
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• 2003

인터넷 멀티캐스팅 기술은 지난 10여년간의 기술 발전에도 불구하고 아직 본격적인 서비스 보급이 이루어지지 못하고 있다. 주된 이유는 멀티캐스트 라우팅에서의 트래픽 제어, 글로벌 인터넷에서의 멀티캐스트 주소 할당, 멀티캐스트 신뢰전송 기법 등의 문제가 아직 해결되지 않았기 때문이다. 최근 인터넷 방송, 실시간 증권정보 서비스 등의 멀티캐스트 응용 서비스에 대한 요구가 급격히 증가함에 따라, 새로운 인터넷 멀티캐스팅 기술로써 오버레이 멀티캐스팅이 개발되고 있다 본 논문은 오버레이 멀티캐스팅 기술을 살펴보고, 새로운 멤버가 그룹에 가입하는데 걸리는 시간을 단축하는 방안을 제안한다. 기존의 방식은 잠재적인 부모 노드를 발견하기 위해서 한번에 트리의 한 레벨씩을 검색해 내려갔으며, 이로 인하여 긴 가입 지연 시간이 야기되었다. 또한, 트리의 매 레벨에서 자신과 가까운 노드를 잠재적인 부모 노드로 지적함으로써, 최적의 부모 노드를 선택하려고 노력하였지만 실제로 노드의 제한 차수로 인하여 자신과 가장 가까운 잠재적인 부모 노드를 선택하지 못하였으며, 이로 인해 트리의 효율성이 떨어졌다. 본 논문에서는 이러한 가입 지연 시간을 감소시키고, 생성된 트리의 효율성을 높이기 위해서, 트리의 두 레벨씩 검색하는 방안을 제안한다. 이 방식은 가입 요청 메시지를 자신의 자식 노드에게 전달하는 방식으로, 평상시에 트리 유지를 위한 추가적인 오버헤드 없이, 가입 요청이 왔을 때 검색 메시지의 수를 증가시켜서, 빠르게 가입을 완료한다. 또한, 더 많은 노드를 검색함으로써 좀 더 효율적인 트리를 생성하게 도와준다. 제안하늘 방안의 성능을 평가하기 위해서, 그룹의 멤버 수와 제한 차수를 기준으로 검색 시간 및 검색한 노드의 수 그리고 트리 스위칭 횟수를 측정하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 기법이 기존의 방식에 비해서 가입 지연 시간을 단축시켰으며, 좀 더 효율적인 트리를 생성하는 것을 볼 수 있었다.본 연구결과 이소플라본은 전립선암 환자의 혈중 지질 패턴과 항산화체계를 개선시키는 효과를 보였다. 따라서 이소플라본이 지질대사에 미치는 영향과 항산화작용기전에 대한 보다 심층적인 연구가 이루어져야 할 것이며, 보다 많은 전립선암 환자를 대상으로 이소플라본 섭취에 따른 장기적인 임상실험연구가 이루어져 이소플라본이 전립선암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있는지에 대한 다각적인 검토가 필요하다고 본다. 중 참가성 , 흥미성, 지속성, 대인관계 4개의 측정항목에서 높은 증가율을 보여 치료효과가 큰 것으로 판단된다. 원예 치료 실시 후의 자체설문지 평가결과 원예 활동을 통해서 달라진 점은 개인적으로 가족, 이웃 간의 긍정적인 변화를 이끌어내고 있다는 것을 발견할 수 있었고 다양한 원예프로그램이 인상깊었다고 하였으며 다음진행에 추가적으로 야외에서 진행할 프로그램에 대한 욕구가 표출되었다. 이것을 통해 개인적 치료경험과 가족, 이웃 간의 지지망 형성이 중요하며 긍정적인 영향을 주었다는 것을 볼 수 있었다. 또한 다양한 원예치료프로그램의 적용과 야외 활동을 조화롭게 적용한다면 성공적인 프로그램 진행에 도움을 될 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합하면 정신지체장애인에게 원예치료 프로그램을 실시한 이후에 원예에 대한 관심이 높고 자아존중 감이 향상되었으며 원예치료 프로그램에 대한 높은 만족도를 보였고 원예치료에 대한 참가성, 흥미성, 지속성, 대인관계성에서 높은 증가율을 보여 치료프로그램의 개입이 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들 볼 때 의도적인 원예치료활동을 통해서 심신의 치료를 경험하$\infty$I 자존감이 향상되며 회원 상호관계를 통한 사회부적응문제를 치료하여 사회성이 향상될 것이라는 목표에 대한 높은 달성정도를 볼 수 있다. 또한 지속적이고 흥미를 유발하는 원예치 료 프로그램을 적용한다면 심리적, 신체적, 정서적 치료효과가 높은 향상을 보이고 자신감과

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.